Install MongoDB on Linux

本文提供了一种在Linux环境下安装MongoDB数据库的方法,并详细介绍了配置步骤及启动、停止等操作指令,还推荐了一个MongoDB的可视化工具。

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【前言】

网上很多Linux安装MongoDB数据库的资料,但小编亲测都以失败告终。下面小编亲测可行方案:

1)    etc/yum.repos.d/下创建mongodb-org-3.0.repo

touch  mongodb-org-3.0.repo

然后在文件中添加内容:vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-3.0.repo

将一下内容拷贝到文件中并保存:

[mongodb-org-3.0]

name=MongoDB Repository

baseurl=http://downloads-distro.mongodb.org/repo/redhat/os/x86_64/

gpgcheck=0

enabled=1

2)   安装mongodb

3)   yum install-y mongodb-org

4)   配置文件在:/etc/mongod.conf 
数据文件在:/var/lib/mongo 
日志文件在:/var/log/mongodb 

5)    

Mongodb服务使用:

启动:

service mongod start

停止:

service mongod stop

重启:

service mongod restart

增加开机启动:

chkconfig mongod on

6)    连接到MongoDB,很简单,执行mongo就可以了。输入mongo


3,MongoDB可视化工具

http://www.robomongo.org/ 

使用可视化工具,方便使用MongoDB管理。 
首先要修改下端口和ip 
vi /etc/mongod.conf

port=27017

dbpath=/var/lib/mongo

# location of pidfile
pidfilepath=/var/run/mongodb/mongod.pid

# Listen to local interface only. Comment out to listen on all interfaces.
bind_ip=192.168.1.36
 
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然后重启MongoDB

service mongod restart
 
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接下来就可以创建一个mongodb连接: 
 
连接成功之后效果: 

【小结】

小编亲测方案可行,简单实用。手动安装容易出问题,yum安装mongo是一个不错的选择。


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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